刘哲涵／陈丽娟：从大数据看下一届马来西亚大选（上）

在我们谈论元宇宙、AI人工智能的时候，鲜少有人提起人工智能时代的背后就是大数据在驱动。现代人的生活，从衣食住行、商业媒体，甚至到政治领域等，都与数据已经是有密不可分的关系了。

其实，大数据老早已经运用在大选竞选策略上。在多次的大选活动中，我们见证了大数据如何帮助候选人更有效的布局整个竞选活动，而其中最为人津津乐道的，就是美国2008年总统大选中的奥巴马。他是近代历史上被公认为是利用了大数据分析，全面掌握了局势，而异军突起，成为了美国历史上首个黑人总统。

奥巴马第一次参选总统时，利用了大数据突破固有选举造势活动的限制。首先，他先把民意调查结果集中在一起，利用海量的大数据分析，突破了传统的统计学的限制，从而得到许多传统分析所无法得到的洞见。

这就使到奥巴马竞选团队可以精准的知道各个选民所关心的议题，并且精准扎根义工进行地毯式竞选方式。然后，有别于传统的群发模式，奥巴马团队将选民分类，然后再发送客制化的电子报（newsletter）给各种不同选民，讨论相关的议题及奥巴马如果当上总统将会如何解决，宣扬他的政治理念。

另一边，奥巴马团队一改传统的大众媒体投放策略，不进行铺天盖地的攻势，改而进行精准的小众的媒体投放。除了社交平台以外，也在电视台的冷门时间购买电视广告，这样一来，不单精简了广告的预算，优化了效益。最后再将广告投放的数据与民意结合，获得对整体竞选活动更全面的理解。

借鉴大数据算法

而在我国，借鉴数据科学算法来帮助大选这是绝对可行的。选举本身就是一个依赖统计学来分析选情调整及部署的活动。大马当今政治局势风起云涌，变幻莫测，紧盯数据可以让我们更接近事实的真相。

今天的大选也不只是局限于传统的广播，电台，宣传车等等的造势。社交媒体平台，短视频等新媒体平台多次扮演者影响政治的重要力量。2010年底的“阿拉伯之春”政治变革正是源于网络社交平台。

新媒体平台在酝酿、组织、爆发、升级等各个环节均发挥了关键性作用，在新社会运动中扮演著信息传播、动员组织、呼应等重要角色。更重要的是，这些平台都提供相较于传统媒体造势活动无法获得的即时数据，让竞选团队及智囊团可以更快的调整策略。

通过大数据分析，候选人就可以通过分析选民的基本信息，从年龄、邮政编码、性别、种族和宗教等基本细节，去预测他们的政治倾向、立场。从而推导出多少选票可以在党派之间转移。而当这些分析结果，化成“拉票行动”加入了其他讯息如广告推送，文章阅读点击率等信息，政党可以使用它来制定“微目标”策略（micro-targeting strategy），从触及摇摆选民进而尝试获得他们的支持。

除此之外，政党也可以利用社交媒体聆听工具（social listening），到各大论坛，社交媒体，以及影片的留言区，去挖掘及聆听选民的声音，更贴近民意。并且可以和选区内的选民的基本信息做相关性分析，从而更好的细分各类选民关心的切身问题。

从数据科学看大选战略

我们从2018年的选举结果来分析，在国会议席方面，只有30个议席（13.50％），是属于两个候选人1：1对垒情况，而有151（68.01％）个议席是呈三角战的形式，41个议席（18.46％）拥有超过3名候选人。沙巴州的柏鲁兰（Beluran）和根地咬（Keningau）更拥有多达6名候选人角逐，而获胜的候选人更是仅仅以1％的多数票打败对手。

在222个国席里，只有132席有过半数胜率（>50％）的席位。其中更有高达37个席位（16.67％）的票数差距在5％以内。例如在亚依淡选区，魏家祥仅以303张多数票（0.78％）微小差距击败对手刘镇东。而在的文冬，希盟的黄德也仅以2032多数票（3.69％）打败国阵马华的廖中莱。稍有差池，随时败选落马。

而综观近几次的州选，补选的情况看来，国阵都频频报捷，整体形势有利于大选。例如在2019年补选时，马华的黄日昇就以65.60％的得票率高票当选，击败得票率26.74％土团党的卡敏沙迪尼。即便是基本盘相对稳定如泗岩沫选区，如果出现多角战，并且国阵派出强有力的候选人，希盟的票数分分钟也会被拉低甚至于翻盘。至于卫生部长凯里所在的林茂选区，有很大的机会扩大与竞争对手之间的差距，寻求连任。